我们如何工作

协作与客户关注:Pure的机器学习团队

在Pu爱游戏ayx双赢彩票re Storage,每一个决定都是为了一个目标:让客户的生活更轻松。创建机器学习团队也不例外。


“Pure从第一天起就从我们的存储阵列中收集数据,”法尔汉·阿布罗尔解释道,他于2014年以工程师身份加入该公司,并成为Pure1的机器学习主管®三年后。“我们知道在未来的某个时候,我们将能够利用这些数据来帮助我们的客户。我们只需要弄清楚怎么做。”


简介

在Pure推出第一款商业产品的5年多时间里,该团队对客户的痛点有了深刻的理解。大多数竞争对手都提供复杂的存储工具,有数千种设置,而且在数据传输之前通常会有长达数小时的延迟。但Pure专注于简单性,并将存储作为客户产品来对待——客户就是特许权使用费。

例如,Pure公司没有强迫用户费力地完成数十个性能指标,而是开发了一个名为“负载”的单一可操作数字,极大地简化了容量管理。随着团队进一步优化升级和迁移等事件,他们意识到机器学习(ML)将是关键。

Abrol说:“我们用自己的方式进入了ML。“我们专注于容量和性能预测,这是我们客户面临的最难的问题。然后就是,‘好吧,我们怎么解决它?’我们意识到我们有这些数据。”

端到端所有权

在推出其第一个项目-基于人工智能驱动的“水晶球”workload Planner后Pure1元®平台- ML团队继续成长。当时,大多数公司的数据科学家都在研究消费产品,Pure的机会是不同的。

“因为我们是B2B的,每一次与客户的互动都很重要。我们不能把一个特定的事件当作一个异常值,”Abrol解释道。“我们从绝对角度考虑模型的输出,而不是平均水平。”

为了贴近客户,该团队定期与Pure的用户体验设计师和产品经理合作——他们直接与用户对话。Abrol说:“我们参加Pure//Accelerate的年度会议,这样我们就能直接看到客户对我们构建的功能的反应。

他说,他的团队对客户体验的独特可见性也创造了一种独特的所有权文化。他解释道:“许多公司都有独立的资产、数据规划、模型研究和部署团队。“但因为我们了解整个用户故事,我们能够拥有端到端的东西。”

谦逊与团队合作

阿布罗尔说,Pure公司的另一个重要文化价值观是谦逊。“我们对错误很诚实。如果你尝试一些新东西,但它不奏效,你不会因此受到惩罚。我们的目标是提炼出可供公司使用的经验。”对于ML团队来说,每个项目都提供了学习和与其他Pure团队成员合作的新机会。例如,时间戳最初是一个挑战。“我们有一种定义过去和未来的方式,前端团队有另一种方式,”Abrol解释道。“我们一起打了个电话,想出了客户应该看到的样子。”

数据质量问题也提供了早期教训。从客户反馈中注意到一些问题,ML团队首先要求数据生成团队对初始理论进行权衡。然后,他们分析和细分客户数据,以确定他们的同事可以进一步研究的特定子集。Abrol说道:“我们构建了一个迭代管道。我们会发现问题,他们会发现改进,我们会冲洗和重复。我们能够弥合我们的专家和客户所看到的之间的差距。”

没有错误的界限

在未来的几个月里,ML团队将扩展到优化之外的领域,并计划深入一个新的领域:发现。一如既往,简单是首要目标。

Abrol解释说:“我们正在测量存储、虚拟机分析——所有这些相互依赖的指标都可以帮助客户识别业务中的问题。”“但找到这些问题的根源就像大海捞针一样。我们正在想办法如何给客户提供更多的指导,这样他们就知道应该马上关注哪里,并开始制定解决方案。”

从长远来看,Abrol说,下一个大项目可能来自团队中的任何成员,并由他们领导。“我们不受资历的驱使。如果你有一个好主意,并且有信心可以运行它,这才是最重要的。”

至于那个项目会是什么?指引之灯将保持不变:为客户提供最好的服务。“没有人为的界限,”Abrol说。“当你看到需要做的事情时,你就去找你需要找的人谈谈,做你需要做的事情。这就是Pure的宗旨。”

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